វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមួយ Python ,Data Science with Python

 ពិតប្រាកដណាស់ Python គ្រប់គ្រងជាភាសាកំពូលសម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ នេះ​ជា​មូល​ហេតុ​ដែល​វា​សម​យ៉ាង​ខ្លាំង៖

អាចអានបាន៖ វាក្យសម្ព័ន្ធរបស់ Python ត្រូវបានគេស្គាល់ថាមានភាពច្បាស់លាស់ និងសង្ខេប ដែលស្រដៀងនឹងភាសាធម្មជាតិ។ វាធ្វើឱ្យវាកាន់តែងាយស្រួលក្នុងការរៀន សរសេរ និងរក្សាកូដវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ សូម្បីតែសម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូងក៏ដោយ។

បណ្ណាល័យទូលំទូលាយ៖ Python មានប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីដ៏សម្បូរបែបនៃបណ្ណាល័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ នេះគឺជាស្នូលមួយចំនួន៖

NumPy៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការគណនាលេខនៅក្នុង Python ។ វាផ្តល់នូវវត្ថុអារេ n-dimensional ដែលមានអនុភាព និងមុខងារគណិតវិទ្យា។

ខ្លាឃ្មុំផេនដា៖ ត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និងការរៀបចំ។ វាផ្តល់នូវរចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យដូចជា DataFrames (គិតថាសៀវភៅបញ្ជីនៅលើ steroids) សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យតារាងប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

Matplotlib & Seaborn: ក្រុមការងារនៃរូបភាពមើលឃើញទិន្នន័យនៅក្នុង Python ។ ពួកគេបង្កើតគំនូសតាង និងក្រាហ្វផ្សេងៗ ដើម្បីទំនាក់ទំនងការយល់ដឹងអំពីទិន្នន័យប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។

SciPy៖ ផ្តល់ជូននូវក្បួនដោះស្រាយកម្រិតខ្ពស់ និងមុខងារសម្រាប់ការគណនាបែបវិទ្យាសាស្ត្រ និងដំណើរការទិន្នន័យ ដោយបង្កើតនៅលើ NumPy។

ភាពបត់បែន៖ Python គឺជាភាសាដែលអាចប្រើប្រាស់បានសម្រាប់កិច្ចការផ្សេងៗក្រៅពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដូចជាការអភិវឌ្ឍន៍គេហទំព័រ និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មជាដើម។ នេះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជំនាញដ៏មានតម្លៃសម្រាប់អ្នកជំនាញផ្នែកទិន្នន័យដែលមានជំនាញច្បាស់លាស់។

សហគមន៍ និងធនធាន៖ ជាមួយនឹងប្រជាប្រិយភាពដ៏ធំរបស់វា Python មានសហគមន៍អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដ៏ធំ និងសកម្ម។ នេះបកប្រែទៅជាធនធានសិក្សា ការបង្រៀន និងវេទិកាជាច្រើនតាមអ៊ីនធឺណិតសម្រាប់ការទទួលបានជំនួយ និងបន្តធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព។

នេះ​ជា​ធនធាន​មួយ​ចំនួន​ដើម្បី​ឱ្យ​អ្នក​ចាប់​ផ្ដើម​ជាមួយ​នឹង​វិទ្យាសាស្ត្រ​ទិន្នន័យ​ដោយ​ប្រើ Python៖

សៀវភៅ៖

"Python for Data Science and Machine Learning" ដោយ Sebastian Raschka

"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow" ដោយ Aurélien Géron

វគ្គសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិត៖

"Python for Everybody Specialization" របស់ Coursera

បទ "ការណែនាំអំពី Python សម្រាប់វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ" របស់ DataCamp

សូមចងចាំថា គន្លឹះក្នុងការធ្វើជាម្ចាស់នៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាមួយ Python គឺជាការអនុវត្តស្របគ្នា។ មានគំនិតគម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាច្រើនដែលមាននៅលើអ៊ីនធឺណិត (ឧទាហរណ៍ Kaggle) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអនុវត្តចំណេះដឹងដែលទទួលបាន និងអភិវឌ្ឍជំនាញរបស់អ្នក។